Zgłoszono, że łowca nagród za błędy prawdopodobnie użył LLM do zbudowania kradzieży npm PhantomRaven

Aktorzy zagrożeń wykorzystują LLM do tworzenia złośliwego oprogramowania npm, takiego jak PhantomRaven, podszywając się pod łowców nagród za błędy.

Finansowo zmotywowany aktor zagrożeń został powiązany z rozwojem i dystrybucją kradzieży informacji w języku JavaScript (JS) znanego jako PhantomRaven za pośrednictwem rejestru pakietów npm. CrowdStrike z dużą pewnością ocenił, że złośliwe oprogramowanie zostało napisane przy użyciu dużego modelu językowego (LLM), co potwierdzają obszerne komentarze i analiza wzorców tokenów. Kampania, odkryta pod koniec października 2025 roku, obejmowała ponad 100 złośliwych pakietów służących do kradzieży tokenów uwierzytelniających, sekretów CI/CD i danych uwierzytelniających GitHub, maskując pobieranie zdalnej zależności dynamicznej (RDD) w celu uniknięcia wykrycia przez narzędzia bezpieczeństwa.

Źródło: The Hackers News
Kategoria: Cyberbezpieczeństwo
Ważność: ⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐ (7/10)